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J-GLOBAL ID：201702271892656789   整理番号：17A0170872

点雲モデルのノイズ分類雑音除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Noise classification denoising algorithm for point cloud model

著者 (4件)： Li Pengfei (School of Electronics and Information, Xi’an Polytechnic University) ,  Wu Hai’e (School of Electronics and Information, Xi’an Polytechnic University) ,  Jing Junfeng (School of Electronics and Information, Xi’an Polytechnic University) ,  Li Renzhong (School of Electronics and Information, Xi’an Polytechnic University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 20  ページ： 188-192  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 三次元点雲モデルデータの雑音除去と平滑化における異なるスケールの雑音とアルゴリズムの計算時間消費の問題を解決するために,点雲モデルに基づくノイズ除去分類法を提案した。このアルゴリズムは,ノイズ分布特性に従って,大規模と小スケールのノイズに分割して,統計的フィルタと半径フィルタを結合して,大規模なノイズを除去した。次に,高速双方向フィルタリングを用いて,小スケールノイズを平滑化し,点雲モデルの雑音除去と平滑化を実現した。従来の二重フィルタと比較して,高速双方向フィルタリングモデルを用いてデータを平滑化し,計算効率を効果的に改善した。実験結果により,提案したアルゴリズムは,点雲雑音を迅速に平滑化し,走査物体の幾何学的特徴を効果的に維持することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 小規模 ,  三次元 ,  雑音低減 ,  *雑音 ,  フィルタ ,  *雲モデル ,  *雑音除去 ,  高速度 ,  平滑化 ,  布特性 ,  *アルゴリズム ,  フィルタリング ,  CPU時間
準シソーラス用語： 計算効率 ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： point cloud denoising ,  fast bilateral filtering ,  statistical filtering ,  radius filtering ,  smoothing

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 点雲 ,  モデル ,  ノイズ ,  分類 ,  雑音除去 ,  アルゴリズム